Performance Tuning of Tile Matrix Decomposition
Performance Tuning of Tile Matrix Decomposition
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平铺矩阵分解的性能调优
DOI：
10.1109/mcsoc.2019.00011
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Suzuki Tomohiro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ziwei Zhang;Hirokazu Hasegawa;Yukiko Yamaguchi;Hajime Shimada;Suzuki Tomohiro
近年来，任务并行算法作为高并行体系结构的算法引起了人们的关注。这些算法的目标是通过异步执行大量细粒度任务，同时观察数据依赖性，保持所有计算资源运行而不停顿。在此基础上，利用任务并行编程模型实现了稠密矩阵的矩阵分解算法。在本文中，我们将考虑如何选择瓦片大小，这是一个重要的性能参数。
Task parallel algorithms have attracted attention as algorithms for highly parallel architectures in recent years. The aim of such algorithms is to keep all computing resources running without stalling by executing a large number of fine-grained tasks asynchronously while observing data dependencies. The tile algorithm of matrix decomposition of dense matrices is implemented using a task parallel programming model following such an approach. In this article, we will consider how to select tile size, which is an important performance parameter.
Tile CAQR性能模型构建及实施性能结果
DOI：
10.1109/mcsoc.2017.18
发表时间：
2017
期刊：
2017 IEEE 11th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC)
影响因子：
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作者：
M. Takayanagi;Tomohiro Suzuki
通讯作者：
Tomohiro Suzuki
多核硬件上多软件包单边因式分解的比较研究
DOI：
10.1145/1654059.1654080
发表时间：
2009
期刊：
Proceedings of the Conference on High Performance Computing Networking, Storage and Analysis
影响因子：
--
作者：
E. Agullo;B. Hadri;H. Ltaief;J. Dongarra
通讯作者：
J. Dongarra